数字时代为统计和天文学领域带来了巨大的福音。然而，根据位于亨茨维尔的阿拉巴马大学 (UAH) 的物理学和天文学教授 Max Bonamente 博士的说法，大多数天文学家没有接受过足够的培训，无法意识到将这些学科结合在一起可以获得的实质性好处。他和他的同事们正在努力通过在新兴的天体统计学领域进行开创性研究来改变这一切。

　　Bonamente 博士在皇家天文学会月刊上发表了一篇论文，展示了概率分布的创新性新变化，有望彻底改变宇宙学数据的解释方式。

　　“传统上，天文学家一直是糟糕的统计学家——我们喜欢‘边做边编统计’，”研究人员解释道。“我最近的论文是一种解释系统误差的新方法。它描述了我开发的一种新的概率分布方法，这是以前没有想到的。这是书呆子的东西，但在从观察中得出结论方面具有现实意义。许多天文学家没有必要的数学背景来仔细地做统计。这很难，因为统计的核心是硬数学。很少有人愿意花额外的时间去做。当然，并不是每个人都有这种感觉。”

　　名为 iid2022 的研讨会的成功证明了这一点：事件数据的统计方法和副标题，照亮动态宇宙，最近由阿拉巴马大学系统的一部分 UAH 主办。Bonamente 博士和他的同事、空间科学助理教授赵玲玲博士组织了这次研讨会。

　　该聚会旨在培训年轻科学家使用正确的统计方法来分析和解释数据，并包括使用高级软件对样本问题进行动手协作分析。此次聚会还为相关领域的天文学家和研究人员提供了一个交流事件数据分析最新进展的论坛。

　　“事件数据”是单个事件的集合——在天文学中，通常是光子，但也包括中微子或其他粒子。这些事件可以通过统计应用程序作为位置(图像)、时间(例如光变曲线)或能量或波长(光谱)的函数来研究。事件也可以定义为数量的集合，例如引力波事件或通过宇宙微波背景测量检测到的星系团，宇宙微波背景是第一束可以在整个宇宙中自由传播的光的冷却残余物。

　　Bonamente 博士生于意大利，于 1997 年移居美国，是 UAH 校友，获得了硕士和博士学位。在 UAH 获得物理学博士学位，在那里他开发了一种称为马尔可夫链蒙特卡罗 (MCMC) 的统计方法，用于分析宇宙学事件。MCMC 包含一类用于概率分布的特殊算法，概率分布是一种数学函数，它给出了实验中不同可能结果的发生概率。

　　“这些方法使得更快、更准确地分析数据成为可能，”研究人员指出。“如今，机器学习在天文学中无处不在。例如，我们使用 MCMC 来测量哈勃常数，这在当时是一件大事。” 哈勃常数是宇宙学中最重要的数字之一，因为它告诉我们宇宙膨胀的速度有多快。

　　天体统计代表了天文学大数据管理和分析的未来，因为最新技术正在产生数量惊人、复杂程度惊人的数据。随着新的数据收集机制在无线电、微波、红外、X 射线、伽马射线、干涉仪和光学仪器中的发展，分析这些数据的挑战只会呈指数增长，这将需要新的统计算法和技术来理解所有这些。

　　“大多数天文学家或物理学家对概率论知之甚少，更不用说统计学了，”Bonamente 博士指出。“科学家的工作应该是小心谨慎，而不是在没有新成果的情况下屈服于寻找新成果的愿望。因此，将数学和天文学结合起来对我来说是自然而然的方向。 ”